[发明专利]一种用于灵巧手抓取的目标物体形体分析方法及装置

权利要求书

1.一种用于灵巧手抓取的目标物体形体分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，获取目标物体的原始点云数据；基于超体聚类，对点云进行过分割，将目标物体的点云数据划分成多个小块；

S2，依据扩展凸性准则判断各个超体之间的凹凸性关系；

S3，基于所述凹凸性关系，使用基于约束平面切割方法对目标物体的点云数据进行半全局分割，将目标物体的点云数据从凹槽分割为多个部分；

S4，运用基于评价函数评估的算法，函数的评价标准采用距离误差和算法，将点云区块拟合为基本形体。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的依据扩展凸性准则判断各个超体之间的凹凸性关系，具体根据下式进行判断：

式中，x₁、x₂分别为两个体素的质心向量，n₁、n₂为两个体素的表面法向量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的基于所述凹凸关系，使用基于约束平面切割方法对目标物体的点云数据进行半全局分割，将目标物体的点云数据从凹槽分割为多个部分，包括：

S301，将邻接图转换为欧几里得边缘云，其中每个点代表邻接图中的一条边；

S302，引入样本一致性算法——RANSAC算法，在方向加权下形成一个估计模型，对所述欧几里得边缘云进行几何约束分区；

S303，给定位于模型支持区域内的一组边缘点P_m，使用等于超体素的种子大小的聚类阈值对所有边缘点进行欧式聚类；使用表示第n个聚类中的点集，根据欧式聚类结果进行局部约束切割。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4中所述的基本形体包括球体、圆柱体和长方体。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的运用基于评价函数评估的算法，函数的评价标准采用距离差和算法，将点云区块拟合为基本形体，包括：

针对球体拟合，设Q为若干点(x_i,y_i,z_i)的点集，q_i为其中任意一点，n为点集中点的数量；通过计算Q中每一点到拟合球体表面的欧几里得距离来判断球体拟合的程度，利用PCL点云库已有的算法实现球体的拟合，获得最优球体的圆心c(c_x,c_y,c_z)以及半径r；

利用每分割区块所有点到拟合圆心的误差之和作为评价函数；具体公式如下：

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的运用基于评价函数评估的算法，函数的评价标准采用距离差和算法，将点云区块拟合为基本形体，包括：

针对圆柱体拟合，设Q为若干点(x_i,y_i,z_i)的点集，q_i为其中任意一点，n为点集中点的数量；利用PCL点云库已有的算法拟合最佳的圆柱体，获得中心轴线的中点坐标v₀，长度d_z，圆柱半径r，并利用Q中所有点距离圆柱表面的欧式距离的误差和作为评价函数；具体公式如下：

式中，θ表示点云Q上的一点q_i与v₀的连线和中心轴n_a之间的夹角，θ_d表示v₀与两底面圆边界的连线和中心轴线n_a的夹角；L_z为圆柱体评价函数。